Datastore to wysoce skalowalna baza danych NoSQL dla aplikacji internetowych i mobilnych. Zapewnia automatyczne skalowanie, wysoką wydajność i łatwość tworzenia aplikacji. Jego interfejs API umożliwia przechowywanie oparte na obiektach i możliwość wykonywania zapytań podobnych do SQL. Zaprojektowany z myślą o dużej wytrzymałości i odporności na awarie, Datastore zapewnia niezawodne przechowywanie i pobieranie danych.
Ewolucja i pierwsza wzmianka o Datastore
Koncepcja Datastore zrodziła się z postępu w przetwarzaniu w chmurze i zwiększonego zapotrzebowania na elastyczne, skalowalne i niezawodne rozwiązania do przechowywania danych. Początki tej technologii sięgają Bigtable firmy Google, skompresowanego, wydajnego i zastrzeżonego systemu przechowywania danych, przedstawionego w artykule opublikowanym przez Google w 2006 roku.
Google Cloud Datastore, później znany jako Cloud Firestore, stał się publicznie dostępny jako część Google Cloud Platform w 2013 roku. Został zaprojektowany, aby zapewnić prostsze i skalowalne rozwiązanie bazodanowe dla aplikacji chmurowych, ulepszając podstawowe koncepcje Bigtable.
Zagłębiając się w Datastore
Datastore jest bazą danych NoSQL, co oznacza, że nie opiera się na tradycyjnych schematach relacyjnych baz danych. Zamiast tego zapewnia elastyczny model danych pozbawiony schematów, który umożliwia definiowanie własnych struktur danych.
Dane w Datastore są przechowywane jako jednostki, z których każda ma klucz i zestaw właściwości. Klucz służy do identyfikacji podmiotu, natomiast właściwości to elementy danych skojarzone z podmiotem.
Datastore obsługuje transakcje ACID i różne typy danych, od prostych liczb całkowitych i ciągów znaków po złożone typy danych, takie jak listy i punkty geograficzne. Obsługuje zapytania podobne do SQL, ułatwiając programistom znającym SQL dostosowanie się do jego użycia.
Wewnętrzna struktura Datastore: jak to działa
Magazyn danych został zaprojektowany wokół trzech głównych komponentów: jednostek, właściwości i indeksów.
Podmioty: Są to podstawowe obiekty danych w Datastore. Każdy byt ma swój rodzaj, który klasyfikuje go w grupę, oraz klucz, który jednoznacznie go identyfikuje.
Nieruchomości: Jednostki składają się z właściwości, które są parami klucz-wartość przechowującymi rzeczywiste dane.
Indeksy: Datastore używa indeksów do obsługi zapytań o dane. Indeksy podstawowe są tworzone automatycznie dla każdej właściwości jednostki, a indeksy złożone są definiowane w pliku konfiguracyjnym indeksu.
Datastore wykorzystuje architekturę rozproszoną, która zapewnia silną spójność zapytań i obsługuje transakcje globalne, zapewniając solidną platformę do tworzenia skalowalnych aplikacji.
Kluczowe funkcje Datastore
Niektóre z kluczowych funkcji Datastore obejmują:
- Automatyczne skalowanie: Datastore płynnie skaluje się wraz ze wzrostem ilości danych i liczby użytkowników.
- Duża dostępność: Dzięki zastosowaniu rozproszonej architektury i replikacji Datastore zapewnia wysoką dostępność i trwałość.
- Transakcje ACID: Datastore obsługuje transakcje ACID (atomowość, spójność, izolacja, trwałość), zapewniając integralność danych.
- Mocna konsystencja: wszystkie zapytania w Datastore są bardzo spójne, co oznacza, że zawsze odzwierciedlają wszystkie aktualizacje danych dokonane przed rozpoczęciem zapytania.
Rodzaje magazynów danych
Magazyn danych można podzielić na dwa typy w zależności od środowiska:
| Typ | Opis |
|---|---|
| Magazyn danych w chmurze | W pełni zarządzana, bezserwerowa baza danych dokumentów NoSQL zbudowana z myślą o automatycznym skalowaniu, wysokiej wydajności i łatwości tworzenia aplikacji. |
| Lokalny magazyn danych | Służy to do celów programistycznych i testowych. Symuluje zachowanie Cloud Datastore na komputerze lokalnym. |
Użycie i problemy związane z Datastore
Datastore jest szeroko stosowany przy tworzeniu aplikacji internetowych i mobilnych, które wymagają skalowalnej i niezawodnej bazy danych. Może obsłużyć dużą liczbę operacji odczytu i zapisu, dzięki czemu idealnie nadaje się do treści generowanych przez użytkowników, gier, analiz w czasie rzeczywistym i aplikacji IoT.
Datastore ma jednak pewne ograniczenia i związane z nimi wyzwania:
- Złożone zapytania: Chociaż Datastore obsługuje zapytania typu SQL, nie obsługuje operacji JOIN i obsługuje jedynie zapytania agregujące w ograniczonym zakresie.
- cennik: Koszt korzystania z Datastore może szybko rosnąć wraz z ilością przechowywanych danych i liczbą operacji odczytu/zapisu.
Kluczem do pokonania tych wyzwań jest zaprojektowanie aplikacji i modelu danych tak, aby odpowiadały mocnym i ograniczeniom Datastore.
Porównanie Datastore z podobnymi technologiami
Porównanie Datastore Google z podobnymi bazami danych NoSQL:
| Cechy | Magazyn danych Google | Amazon DynamoDB | Baza danych usługi Azure Cosmos |
|---|---|---|---|
| Automatyczne skalowanie | Tak | Tak | Tak |
| Konsystencja | Silne i ostateczne | Silne i ostateczne | Wiele modeli |
| Wsparcie transakcji | Tak | Tak | Tak |
| Transakcje globalne | Tak | NIE | Tak |
| Język zapytań podobny do SQL | Tak | Tak | Tak |
Przyszłe perspektywy i technologie związane z Datastore
Oczekuje się, że zapotrzebowanie na skalowalne i elastyczne bazy danych NoSQL, takie jak Datastore, będzie rosło, w miarę jak coraz więcej firm będzie przechodzić na aplikacje oparte na chmurze. Technologie takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, które muszą obsługiwać ogromne ilości danych, mogą zyskać na skalowalności i wydajności Datastore.
Co więcej, pojawienie się obliczeń bezserwerowych i architektury mikrousług będzie w dalszym ciągu napędzać wykorzystanie baz danych takich jak Datastore, które zostały zaprojektowane z myślą o bezproblemowym skalowaniu i obsłudze dużych ilości danych.
Serwery proxy i ich powiązanie z Datastore
Serwery proxy mogą służyć do kontrolowania i zarządzania dostępem do bazy danych Datastore. Mogą służyć jako warstwa pomiędzy aplikacjami klienckimi a bazą danych, zapewniając dodatkowe zabezpieczenia i funkcjonalność. Na przykład serwer proxy może służyć do buforowania często używanych danych, zmniejszając obciążenie bazy danych i skracając czas odpowiedzi.
Co więcej, serwery proxy można również wykorzystać do wdrożenia ograniczania szybkości, kontrolowania liczby żądań, jakie klient może skierować do bazy danych w określonym przedziale czasu, chroniąc bazę danych przed przeciążeniem zbyt dużą liczbą żądań.
powiązane linki
Więcej informacji na temat Datastore można znaleźć w następujących zasobach:
